基于深度学习的交互式问答研究综述

摘要：

相比传统的一问一答,交互式问答增加了对话上下文和背景等信息,这为理解用户输入和推理答案带来了新的挑战.首先,用户输入不再局限于问题,还可以是告知问题细节、反馈答案可行与否等带有意图的语句,因此需要理解对话中每个语句的意图.其次,交互式问答允许多个角色同时参与一个问题的讨论,为每个角色生成个性化的答案,因此需要理解对话中存在的角色.再次,当交互式问答围绕一段背景文本展开时,需要理解这段背景文本,并从中抽取出问题的答案.文章对交互式问答的发展及前沿动态进行了调研,分别对无背景交互式问答、有背景交互式问答以及迁移学习在交互式问答的应用3个子方向的新方法和新发现进行了介绍,并对交互式问答的研究前景进行了分析和展望.

关键词：问答系统;交互式问答;背景信息;预训练模型

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：286-296